Multi-Type Solitons in Spin-Orbit Coupled Spin-1 Bose–Einstein Condensates

Recently, research of solitons in Bose–Einstein condensates has become a popular topic. Here, we mainly study exact analytical solutions of Gross–Pitaevskii equations describing spin-orbit coupled spin-1 Bose–Einstein condensates. To begin with, we show the analytical relation between different types of one-dimensional spin-orbit coupling and Zeeman effect. In addition, we find a transformation that can simplify the three-component Gross–Pitaevskii equations with spin-orbit coupling into the non...     

基于Parity-Time对称结构极点效应构建光学三极管模型

为了构建光学三极管模型,设计了一个基于半导体磁性材料InSb的PT(parity-time)对称耦合微腔的结构模型。通过结构参数优化,产生了PT对称结构磁场强耦合的极点效应。在极点频率附近,通过改变输入电流信号改变施加在磁性材料上的磁感应强度,实现极点状态下信号的放大输出。这种放大可以是同相,也可以是反相,该设计实现了特殊光学三极管模型。     

水产品中11种海洋生物毒素的高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱检测方法研究

建立了水产品中11种海洋生物毒素的高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(HPLC-Q-Orbitrap HRMS)检测方法。该方法采用分级提取原理,结合分散固相萃取技术(dSPE)和载体辅助液液萃取技术(SLLE),建立了对亲水性及亲脂性海洋生物毒素的"一站式"提取净化体系。在优化条件下,11种毒素在一定质量浓度范围内具有良好的线性关系,相关系数(r)均大于0.99。该方法对11种毒素的检出限为1～10μg/kg,定量下限为2～20μg/kg,加标回收率为55.6%～122%,相对标准偏差为5.4%～16%。方法快速高效,可操作性强,解决了不同理化性质的海洋生物毒素的通用性检测问题,可满足水产品中海洋生物毒素的快速筛查要求。     

基于泰勒级数展开的区间反演方法

实际结构或构件的几何与材料参数总包含不确定性,在对结构计算模型进行精确分析时,有时需要对参数不确定性进行量化。本文提出了一种用于区间参数识别的反演方法,即基于泰勒级数展开式分别建立参数与响应的区间中值、区间半径的对应函数关系,并通过构建两个反演问题来分步识别参数区间中值和半径,以避免区间扩张现象和简化优化反演过程。通过数值质-弹系统初步验证了方法的可行性,然后基于一组钢板的动测数据,识别了钢板的几何及材料特性参数的区间范围。研究结果表明,本文方法具有良好的区间反演精度,能有效地避免区间扩张现象,可以用于实际工程区间问题的求解。     

一类带参数的非线性奇异摄动问题的自适应移动网格算法

本文讨论一类带参数的非线性奇异摄动问题的自适应移动网格方法.首先,在任意非均匀网格下,利用向后欧拉公式对方程进行离散,并给出相应的局部截断误差.然后,基于局部截断误差和网格等分布原理,利用精确解的弧长函数,证明半离散格式下自适应移动网格算法是一阶收敛的.同时,基于近似的弧长控制函数,给出易于实现的网格生成算法,并给出全离散格式下的后验误差估计.最后,数值实验结果验证了本文所给出的理论结果.     

松香基季铵盐为模板剂有序超微孔二氧化硅的合成

以松香基季铵盐(脱氢枞基三甲基溴化铵,标记为DTAB)为模板剂、正硅酸乙酯为硅源、氨水为碱性介质成功合成出具有纳米片状形貌的六方有序超微孔二氧化硅材料。采用X射线衍射、N2吸附-脱附、透射电镜、扫描电镜等手段对样品进行表征,结果表明,体系中模板剂添加量、硅源添加量、碱性介质添加量、晶化温度、搅拌时间对前驱体的有序度有着较大的影响。当物质的量之比为nSi O2∶nDTAB∶nNH3·H2O∶nH2O=1.0∶0.1∶11.3∶924.0,晶化温度为373 K,搅拌时间为24 h,所得样品有序度最高。经煅烧后样品具有较大的比表面积(1 024 m2·g-1)和孔容(0.56 cm3·g-1),以及狭窄的孔径分布(集中于1.80 nm)。     

基于机器学习的地球静止轨道质子能谱反演

根据地面中子探测与宇宙线环境之间的关联性,在太阳活动平静期以地球静止环境业务卫星及全球各个中子探测站的探测数据构建数据集。基于极端梯度提升决策树（XGBoost）和人工神经网络建立了由地面中子探测数据反演宇宙线质子环境的模型。模型采用遗传算法求解模型的最优超参数并对神经网络的各个神经元参数进行训练,实现了宇宙线质子环境在太阳活动平静期的反演,模型训练的均方差MSE为0.499,对测试集的平均反演误差分别为26.9%,对比航天常用的辐射环境模型误差通常在200%以内,提高显著。同时使用包括支持向量回归、误差反向传播算法、长短期记忆在内的多种其他机器学习算法进行了对比,结果表明本文所建立的模型具有训练时间短、计算速度快、占用资源小的优点。     

金属草酸盐基负极材料——离子电池储能材料的新选择

商业化锂离子电池石墨负极和锂盐过渡金属氧化物正极材料的储锂容量都已接近各自的理论值,探索下一代高能量密度电极材料是解决现阶段锂离子电池容量限制的关键。近年来,新型金属草酸基负极材料,借助其在金属离子电池中多元化储能机制诱发的较高储能效应在碱金属离子电池绿色储能材料领域备受关注。本文就金属草酸基材料在锂、钠、钾金属离子电池方面的最新研究进行了综述,着重介绍了材料的晶型结构、多元化储能机制及储能过程中的动力学特征,简单阐述了材料在电化学储能中存在的问题,分析了金属草酸基负极材料在形貌晶型控制、界面碳复合改性和金属元素掺杂方面的改性策略。最后,预测了金属草酸基负极材料在碱金属离子电池体系的发展方向。